Iodine nutritional status in Brazil: a meta-analysis of all studies performed in the country pinpoints to an insufficient evaluation and heterogeneity
Notice bibliographique
Résumé
Objectives Iodine deficiency disorder (IDD) is the result of an inadequate dietary intake of iodine, which physiological consequences are endemic goiter and thyroid dysfunction. The objective of this study was to a analyze studies that assessed the status of Brazil’s population iodine nutrition and IDD prevalence. Materials and methods Systematic review using PRISMA statement. Electronic database: PubMed, Medline, SciELO and Lilacs. Quality of studies: Newcastle-Ottawa Scale. Meta-analysis was carried out with R Core Team Statistical Software, version 3.1.0 (2014). The summary measure (WMD) and its confidence interval (CI) of 95% were calculated. The “Funnel plot” graph assessed publication bias and heterogeneity. Results Seventeen papers were eligible: pregnant women (2), school children (9), adults/elderly (4) and preschool children/infants (2). Geographic distribution: North (1), Northeast (1), Midwest (2), Southeast (13), South (3). Twenty-three thousand two hundred seventy-two subjects were evaluated between 1997 and 2013 and all have use urinary iodine (UI) measurement. However, only 7 studies could be included in meta-analysis, all from Southeast region. The overall prevalence of IDD in school children in southeast region was 15.3% (95% CI, 13-35%), however this data had an important heterogeneity, expressed by the I2 Statistic of 99.5%. Conclusion Only few studies have been performed and enrolled populations from south/southeast region of Brazil. The actual IDD prevalence analysis is complex because it was detected bias due influence of individual studies and very high heterogeneity. IDD might still be high in some areas but this remained unknown even after this meta-analysis evaluation. The generation of a national program for analysis of iodine status in all regions is urgently required. Arch Endocrinol Metab. 2015;59(1):13-22
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».